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子图匹配算法（subgraph matching） 功能介绍 根据输入参数，执行subgraph matching算法。
k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。
父主题： 算法参考
父主题： HyG算法API
父主题： 算法参考
算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法（k-core） k跳算法（k-hop） 最短路径算法（Shortest Path） 全最短路算法（All Shortest Paths） 带一般过滤条件最短路径（Filtered Shortest
标签传播算法（label_propagation） 功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。
其中, vertexId: string类型 communityId: string类型 父主题： 算法API参数参考
三角计数算法（triangle_count） 功能介绍 根据输入参数，执行三角计数算法。 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。
父主题： 算法参考
父主题： 算法API参数参考
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聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。
node2vec算法（node2vec）(1.0.5) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 P 否 回退参数。 Double 大于0 1 Q 否 前进参数。 Double 大于0 1 dim 否 映射维度。
算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题： 内存版
算法API 最短路径（Shortest Path）(1.0.0) 点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets）(1.0.0) 标签传播（Label Propagation）(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题： 业务面API
适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 无。 示例 单击运行，计算图的度数关联度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
父主题： 算法参考
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带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths）(2.2.22) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。
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